python調(diào)用Elasticsearch執(zhí)行增刪改查操作
更新時(shí)間：2025年04月28日 11:10:17 作者：呆萌的代Ma
Elasticsearch 是一種強(qiáng)大且靈活的分布式搜索引擎,而 Python 則以其易用性和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力,成為開發(fā)者在數(shù)據(jù)操作中的理想選擇,本文將介紹二者如何結(jié)合實(shí)現(xiàn)增刪改查操作,感興趣的可以了解下
基本操作
1.連接Elasticsearch數(shù)據(jù)庫
首先連接Elasticsearch數(shù)據(jù)庫，然后創(chuàng)建一個(gè)自定義的索引
from elasticsearch import Elasticsearch
import random
from elasticsearch import helpers
# 連接到本地的 Elasticsearch 服務(wù)
es = Elasticsearch(hosts=["http://localhost:9200"])
index_name = "my_index"
# 創(chuàng)建一個(gè)索引名為 "my_index" 的索引
if es.indices.exists(index=index_name): # 如果索引存在，刪除
es.indices.delete(index=index_name)
es.indices.create(index=index_name) # 新建索引
2.新增隨機(jī)數(shù)據(jù)
這里我們創(chuàng)建隨機(jī)數(shù)據(jù)項(xiàng)，包含value_num與value_choice項(xiàng)，
# 新增隨機(jī)數(shù)據(jù)項(xiàng)
add_value_list: list = []
for _ in range(1000):
num = random.randint(1, 100)
add_value_list.append({
"_index": index_name, # 注意！個(gè)參數(shù)決定要插入到哪個(gè)索引中
"value_num": random.randint(1, 100),
"value_choice": ["c1", 'c2', 'c3'][random.randint(0, 2)],
})
# 批量插入數(shù)據(jù)
helpers.bulk(es, add_value_list)
3.查詢操作
# 查詢操作
_body_query = {
"query": {
"range": {
"value_num": {
"gte": 40, # >= 40
"lte": 60 # <= 60
}
}
},
"size": 20, # 查詢20條
}
response = es.search(index=index_name, body=_body_query)
# 打印查詢的結(jié)果
for _hit in response["hits"]["hits"]:
_value = _hit['_source']
print("value_num:", _value["value_num"], " value_choice:", _value['value_choice'])4.更新數(shù)據(jù)項(xiàng)
這里，我們將查詢出的數(shù)據(jù)中，通過文檔ID與修改的數(shù)據(jù)重新為數(shù)據(jù)賦值
# 更新操作
for _hit in response["hits"]["hits"]:
update_body = {"doc": {
"value_choice": "c4", # 更新value_choice字段為c4
}}
res = es.update(index=index_name, id=_hit['_id'], body=update_body)
5.刪除數(shù)據(jù)項(xiàng)
# 刪除操作
for _hit in response["hits"]["hits"]:
res = es.delete(index=index_name, id=_hit['_id'])
更多查詢方法
1. 查詢?nèi)繑?shù)據(jù)
_body_query = {
"query":{
"match_all":{}
}
}
2. 針對某個(gè)確定的值/字符串的查詢：term、match
match會執(zhí)行多個(gè)term操作，term操作精度更高
_body_query = {
"query": {
"match": {
"value_choice": "c1"
}
}
}
_body_query = {
"query": {
"term": {
"value_choice": "c1"
}
}
}
3. 在多個(gè)選項(xiàng)中有一個(gè)匹配，就查出來：terms
_body_query = {
"query": {
"terms": {
"value_choice": ["c1", "c2"],
}
}
}
4. 數(shù)值范圍查詢：range
查詢>=40且<=60的數(shù)據(jù)
_body_query = {
"query": {
"range": {
"value_num": {
"gte": 40, # >= 40
"lte": 60 # <= 60
}
}
}
}
5. 多個(gè)條件同時(shí)觸發(fā) bool
布爾查詢可以同時(shí)查詢多個(gè)條件，也稱為組合查詢，構(gòu)造查詢的字典數(shù)據(jù)時(shí)，query后緊跟bool，之后再跟bool的判斷條件，判斷條件有下面幾個(gè)：
- filter：過濾器
- must：類似and，需要所有條件都滿足
- should：類似or，只要能滿足一個(gè)即可
- must_not：需要都不滿足
寫完判斷條件后，在判斷條件的list里再緊跟查詢操作的具體細(xì)節(jié)
_body_query = {
"query": {
"bool": {
"should": [
{
"match": {"value_choice": "c1"} # value_choice = "c1"
},
{
"range": {"value_num": {"lte": 50}} # value_num <= 50
}
]
}
},
}
6. 指定返回值個(gè)數(shù) size
在構(gòu)造的字典中添加size關(guān)鍵字即可
_body_query = {
"query": {
"range": {
"value_num": {
"gte": 40, # >= 40
"lte": 60 # <= 60
}
}
},
"size": 20,
}
7. 返回指定列 _source
_body_query = {
"query": {
"range": {
"value_num": {
"gte": 40, # >= 40
"lte": 60 # <= 60
}
}
},
"_source": ["value_num"] # 這里指定返回的fields
}
完整示例程序
from elasticsearch import Elasticsearch
import random
from elasticsearch import helpers
# 連接到本地的 Elasticsearch 服務(wù)
es = Elasticsearch(hosts=["http://localhost:9200"])
index_name = "my_index"
# 創(chuàng)建一個(gè)索引名為 "my_index" 的索引
if es.indices.exists(index=index_name): # 如果索引存在，刪除
es.indices.delete(index=index_name)
es.indices.create(index=index_name) # 新建索引
# 生成隨機(jī)數(shù)據(jù)
add_value_list: list = []
for _ in range(1000):
num = random.randint(1, 100)
add_value_list.append({
"_index": index_name, # 注意！個(gè)參數(shù)決定要插入到哪個(gè)索引中
"value_num": random.randint(1, 100),
"value_choice": ["c1", 'c2', 'c3'][random.randint(0, 2)],
})
# 批量插入數(shù)據(jù)
helpers.bulk(es, add_value_list)
# ================== 開始增刪改查 ==================
_body_query = {
"query": {
"range": {
"value_num": {
"gte": 40, # >= 40
"lte": 60 # <= 60
}
}
},
"size": 20,
}
response = es.search(index=index_name, body=_body_query) # 查詢10條
# 打印查詢的結(jié)果
for _hit in response["hits"]["hits"]:
_value = _hit['_source']
print("value_num:", _value["value_num"], " value_choice:", _value['value_choice'])
# 更新操作
for _hit in response["hits"]["hits"]:
update_body = {"doc": {
"value_choice": "c4", # 更新value_choice字段為c4
}}
res = es.update(index=index_name, id=_hit['_id'], body=update_body)
# 刪除操作
for _hit in response["hits"]["hits"]:
res = es.delete(index=index_name, id=_hit['_id'])
到此這篇關(guān)于python調(diào)用Elasticsearch執(zhí)行增刪改查操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python Elasticsearch增刪改查操作內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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